연구진은 강화 학습에서 다양성을 유도하는 새로운 방법론을 제시했어요. 기존 방식은 성능 저하를 유발하거나, 직관적인 지표에 의존하는 한계가 있었어요. 보상 함수에 대한 불확실성을 고려하여, 여러 행동 집합에 대한 비선형적 목표를 설정하는 방식으로 문제를 재구성했어요. 새로운 방법론은 행동 다양성을 자연스럽게 유도하고, 보상 함수 분포를 통해 제어 가능하며, 기대 보상을 희생하지 않아요.